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최근 IT업계가 스스로 학습하는 기계인 머신러닝에 집중하고 있다. 기계가 데이터를 취합한 후 학습해 스스로 개선책을 찾기 때문에 별도의 소프트웨어(SW) 업그레이드도 필요 없고, 사물인터넷·드론 등과 같은 미래 산업의 응용 범위도 넓기 때문이다.
19일 관련업계에 따르면 시장조사기관 IDC는 머신 러닝 기술 중 하나인 음성인식 시장 규모만 올해 840억달러(97조원)에서 2017년 1139억달러(131조원)로 성장할 것으로 전망했다.
머신러닝이란 기계에게 학습할 수 있는 능력을 주는 기술이다. 사람이 학습을 통해 스스로를 발전시키는 것처럼 머신러닝을 도입한 기기는 스스로를 발전시킨다는 개념이다. 즉 과거에는 기계의 성능을 향상시키기 위해 개발자가 일일이 SW를 업데이트 했지만, 머신러닝을 활용하면 기계가 데이터를 수집해 스스로의 성능을 개선할 수 있다.
구글 지주회사인 에릭 슈미트 알파벳 회장도 ‘5년 뒤 머신 러닝이 모든 산업에 적용될 것’이라며, 머신 러닝과 관련된 기술을 공개한 바 있다. 단순한 업무는 기계에게 맞기고 사람은 창의적인 일에 집중할 수 있다는 설명이다.
이런 의미에서 무인자동차는 머신러닝의 결정체라고 볼 수 있다. 무인자동차는 기본적으로 신호 감지, 도로 감지, 센서 제어, 주행 제어 등 도로위 주행과 관련된 모든 부분에서 머신러닝을 적용했기 때문이다. 즉 도로위에서 발생하는 모든 사건에 대해 자동차 스스로 대처할 수 있게 학습시킨다는 설명이다.
사용자의 활동 패턴 등을 읽어내 온도 조절 등 일상 생활에 적용하는 사례도 있다. 구글의 ‘네스트’가 이 같은 기능을 한다. 구글은 지난해 초 가정용 온도조절창치 기기 업체인 ’네스트‘를 인수한 바 있다. 네스트는 센서와 머신 러닝 SW를 탑재하고 있으며, 사용자가 선호하는 온도 취향을 일주일 정도 학습시킨 후에는 기기 스스로 온도 조절을 해주는 방식이다. 집에 사용자가 없을 때는 알아서 온도를 낮추며 에너지를 절약시키는 기능도 제공한다 .
연평균 32%의 성장세를 보여 2020년에는 시장 규모가 약 55 억 달러(약6조4000억원)에 이를 것이라는 무인항공기(드론) 시장도 머신러닝이 핵심이다. 최근 드론은 택배를 배달하거나 산불을 진화·농작물의 작황 상태 파악, 음식 배달 등의 각각의 특성에 맞게 개발되고 있다. 즉 응용의 사례가 증가 할 수록 이에 활용될 지도데이터 적용, 자율비행 등의 기술 중요성도 커지는 상태다. 아울러 비행중 사물을 인식하는 기술 필요성이 증가할 수록 머신러닝의 활용도 넓어질 것이라는 전망이다.
이와 관련 류한석기술문화연구소측은 보고서를 통해 “국내는 플랫폼 및 SW 분야는 불모지와 마찬가지”라면서 “우리나라 업체들이 향후 어떤 역할을 해야할 지 고민해야 할 것”이라고 말했다.
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